Image = im2gray(original_img); [C,S] = wavedec2(Image,3,'db4'); len = length(C); T = 150; pos = S(1,1)*S(1,2); C1 = C(1:pos);C1(C1>T)=C1(C1>T)*1.5;%低频系数增强 C2 = C(pos+1:len);C2(C2<T)=C2(C2<T)*0.75;%高频系数弱化 C(1:pos)=C1;C(pos+1:len)=C2; equalized_img = waverec2(C,S,'db4');
时间: 2023-08-22 08:07:46 浏览: 57
这段代码是对一张灰度图像进行小波变换,然后对小波系数进行处理,最终通过小波重构得到一张经过处理的图像。具体来说,代码中的 im2gray 函数将原始图像转换为灰度图像,wavedec2 函数对灰度图像进行二维小波变换,其中 'db4' 表示使用 Daubechies 4 小波基函数,3 表示进行三层分解。
len 记录了小波系数的总个数。T 是一个阈值,pos 是第一层小波分解产生的低频系数的个数。C1 和 C2 分别存储了低频和高频系数。代码中对低频系数进行增强,对高频系数进行弱化,这里的增强和弱化是通过乘以系数实现的。最后将处理后的小波系数进行重组,得到经过处理的图像 equalized_img。
相关问题
[C, S] = wavedec2(gray_img, level, wname); 返回数C代表什么
在这段代码中,`wavedec2`函数是用于二维小波变换的,其中`gray_img`是输入的灰度图像,`level`是小波变换的层数,`wname`是小波变换使用的小波类型。
`wavedec2`函数的返回值是一个长度为`1+(level*3)`的向量`C`和一个包含小波系数的结构体`S`。其中,向量`C`包含了小波变换的各个分解系数,具体来说,它的前`level`个元素是第1层到第`level`层的逼近系数(LL子带系数),后面的元素则按照从低频到高频的顺序排列,分别表示每一层的细节系数(LH、HL和HH子带系数)。
因此,向量`C`可以提供一幅图像的分解信息,方便后续对图像进行处理或重建。
错误使用 wavedec2 输出参数太多。 出错 untitled (第 12 行) [CA, CH, CV, CD] = wavedec2(img_gray, level, 'db4');
这个错误通常是因为输出参数的数量与小波分解的级数不匹配所致。`wavedec2`函数的输出参数由三个部分组成:近似系数和三个方向的详细系数。近似系数是低频部分,详细系数是高频部分,分别对应水平、垂直和对角线方向。
在你的代码中,你可能设置了错误的级数,或者没有正确处理输出参数。请检查以下代码:
```matlab
% 定义小波变换的级数
level = 3;
% 使用db4小波进行变换
[CA, CH, CV, CD] = wavedec2(img_gray, level, 'db4');
```
如果你的图像比较小,级数设置为3可能会导致输出参数数量太多。你可以尝试将级数减少或者使用更小的图像进行测试。
另外,你需要确保在使用输出参数之前对它们进行正确的处理。例如,如果你只需要近似系数,可以使用`appcoef2`函数提取它们:
```matlab
% 取出近似系数
CA = appcoef2(CA, CH, CV, CD, 'db4', level);
```
如果你需要详细系数,则需要使用`detcoef2`函数:
```matlab
% 取出水平方向的详细系数
CDH = detcoef2('h', CA, CH, CV, CD, level);
```
请注意,`detcoef2`函数的第一个参数指定了详细系数的方向,可以是'h'、'v'或'd'。
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